# https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-words/
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# 692. 前K个高频单词
# 给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。
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# 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
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# 示例 1：
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# 输入: ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2
# 输出: ["i", "love"]
# 解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词，均为2次。
#     注意，按字母顺序 "i" 在 "love" 之前。
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# 示例 2：
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# 输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4
# 输出: ["the", "is", "sunny", "day"]
# 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词，
#     出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
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# 注意：
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# 假定 k 总为有效值， 1 ≤ k ≤ 集合元素数。
# 输入的单词均由小写字母组成。
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# 扩展练习：
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# 尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。
# 讨论:
# chr: 将ascii编码转为字符串
# ord: 将char转为转为ascii编码
# todo: 学习下堆排序: heap

from collections import Counter
from queue import PriorityQueue
from typing import List


class Solution:
    def topKFrequent(self, words: List[str], k: int) -> List[str]:
        pq = PriorityQueue()
        for word, cnt in Counter(words).items():
            pq.put((-cnt, word))  # 此处还可以剩内存, 但需要自定义比较大小: cnt和-word

        res = []
        while pq.qsize() > 0 and len(res) < k:
            res.append(pq.get()[-1])
        return res


assert (Solution().topKFrequent(["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], 3) == ['i', 'love', 'coding'])
assert (Solution().topKFrequent(["a", "aa", "aaa"], 1) == ['a'])
